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データの統計分析を試みる場合は、使用した収集プロセスで生成された数の単なる組み合わせ以上のものが必要です。また、収集プロセス自体の信頼性も確認する必要があります。つまり、近所のベーカリーケーキはバッチごとに品質が15％異なると誰かに言われた場合、この品質を決定するために使用される測定値自体が十分な品質であるかどうかを知る必要があります。ケーキがすべてのバッチでほぼ同じであり、実際にデータセットごとの実際の変動を示すのが品質評価システムである場合はどうでしょうか。
このような懸念は、測定システム分析（MSA）の中心にあります。の概念 明確なカテゴリの数MSAのNDCは、データ取得の品質を評価する手段を追跡する重要な方法であり、Gage R＆Rから派生しています。これらの統計ツールは、多数のアイテムが生産されており、理論的には同一である状況で非常に役立ちます（たとえば、1種類の車両に入るが、年間数千台のレベルで製造される自動車部品の一種） ）。
MSAの説明
MSA計算では、測定ツール、測定プロセス、作業環境、測定を行っている人々、および実際に研究されている項目以外のその他の要因による測定結果の変動を調査します。ケーキに関する例に戻ると、品質の報告された変動のどれくらいが品質の知覚の変動の結果であったかを知りたいでしょう。彼らは実際、6か月前と比較して先週「甘すぎる」のでしょうか、それとも人々が冬と夏で物事を味わう方法の結果なのでしょうか？
MSAを呼び出す背後にある考え方は、結果を使用して生産プロセスを改良し、エラーを排除することです。これは、品質管理の比較的洗練された側面です。 Gage R＆Rおよびそれが生成するNDC情報を含むほとんどは、手作業ではなく、統計ソフトウェアパッケージを使用して行われます。
The Gage R＆R
「Gage R＆R」の「R＆R」の部分は「信頼性と再現性」の略です。信頼性とは、1人のオペレーター（多くの場合1人）が何度も同じ結果を得る能力のことです。再現性とは、可能な限り厳密な数値クラスター内に収まる複数のオペレーターの測定値を指します。
このタイプのMSAには、最大3つの オペレーター （つまり、測定ツール）、5〜10 部品 または アイテム、および最大3 繰り返し測定。これらの分析は、各個別のパーツがすべてのオペレーターによって個別に処理され、各パーツとオペレーターのペアからの測定が少なくとも1回繰り返されるように構成されています。
Gage R＆Rは、測定値の変動のみを測定します。これは測定の精度については何も言及していないことに注意してください。これは、キャリブレーションによってのみ保証されます。データ自体が疑わしい場合、好ましい再現性の計算は役に立ちません。
NDCの計算
ソフトウェアプログラムでGage R＆Rを実行すると、結果にNDCが含まれます。ただし、この番号がどこから来たのかを理解しておくと便利です。
式は次のとおりです。
NDC =√2（σ部/σゲージ) = 1.41(σ部/σゲージ)
ここで、σ部 ゲージR＆Rの部品コンポーネントの分散の平方根を表し、σゲージ Gage R＆R分析全体の分散の平方根を表します。 5以上のNDC値が望ましいと見なされます。比較するものが何もないため、2未満は少なすぎます。 2および3の値を使用して、「多/少」および「低/中/高」カテゴリを作成できますが、最適ではありません。